基于非负矩阵分解的药性与功效关联规则研究

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中文摘要：中医药物属性具有多维度和稀疏性特点,为更高效地挖掘药性与功效之间的关联规则,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)与FP-growth算法的组合方法.通过引入信息保留率,使用交叉验证法确定NMF降维的最小维度数,之后对原始稀疏矩阵进行投影和降维,以减少数据量,并应用多维FP-growth算法进行关联分析,从而获得中药药物属性的多维关联规则.实验结果表明,降维后的多维关联规则能够有效挖掘出治疗冠心病药物的药性与功效之间的多维关联,并且在计算效率上显著优于未降维的方法.

作者：

游聪、钟远明、胥微、卢敏

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作者单位：

江西理工大学理学院江西赣州 341000

关键词：

非负矩阵分解 FP-Growth算法多维关联规则降维冠心病药性与功效

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.11.001

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(11)